(57)【要約】【課題】処理効率を高める。【解決手段】照合対象外画像要素判定部１０４７は、画像において照合の対象から外すべき要素を検出する。検出された要素が除外された画像を用いて照合処理が行われる。部分画像特徴値計算部１０４５は、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を算出する。照合対象外画像要素判定部１０４７は、算出された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域を、照合対象外となるべき要素として検出する。【選択図】図１
2007323432.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像において照合の対象から外すべき要素を検出する要素検出部と、
前記要素検出部により検出された前記要素が除外された前記画像を用いて照合処理を行う照合処理部と、
前記画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、
前記要素検出部は、前記特徴値計算部により出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出する、画像照合装置。
【請求項２】
前記画像は指紋の画像を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の垂直方向に従っていることを示す値、前記指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記画像は指紋の画像を示し、
前記特徴値検出部が出力する前記特徴値は、前記部分画像の前記模様が前記指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、前記指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される、請求項１または２に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記所定の特徴値は、前記その他の値を示す、請求項２または３に記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記組合せは、所定方向に隣接して位置する前記その他の値を示す複数の前記部分画像からなる、請求項４に記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記照合処理部は、
照合の対象となるべき第１画像および第２画像のうち、前記第１画像内の部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、前記第２画像内の前記要素検出部により検出された前記要素の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、
前記第１画像内での領域の位置を測るための基準位置と前記位置探索部により探索された最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量に基づき、前記第１画像と前記第２画像の類似度を計算して出力する類似度計算部と、
与えられる前記類似度に基づいて前記第１画像と前記第２画像が一致するか否か判定する判定部とを備える、請求項１から５のいずれかに記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記位置探索部は、
前記第２画像内の前記要素検出部により検出された前記要素の領域を除いた部分領域内の前記部分画像のそれぞれに対応して、前記最大一致位置を探索し、
前記類似度計算部は、
前記第２画像内の前記部分画像のうち、前記位置探索部により探索された対応の前記最大一致位置と前記基準位置との前記位置関係量が、所定量より小さいことを指す前記部分画像の個数を前記類似度として出力する、請求項６に記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記位置関係量は、前記基準位置に対する前記最大一致位置の方向と距離とを指す、請求項７に記載の画像照合装置。
【請求項９】
前記所定量より小さい前記位置関係量を有する前記部分画像についての前記最大一致度の総和を、前記類似度として出力する、請求項６に記載の画像照合装置。
【請求項１０】
画像を入力する画像入力部と、
予め登録される複数の前記部分領域の画像を記憶する登録画像記憶部とをさらに備え、
前記第１画像の前記部分画像は前記登録画像記憶部から読出されて、前記他方画像は前記画像入力部により入力される、請求項１から９のいずれかに記載の画像照合装置。
【請求項１１】
前記画像入力部は、対象が載置され、載置された前記対象から画像を読取るために読取り面を有する、請求項１０に記載の画像照合装置。
【請求項１２】
画像をコンピュータを用いて照合する画像照合方法であって、
画像において照合の対象から外すべき要素を検出する要素検ステップと、
前記要素検ステップにより検出された前記要素が除外された前記画像を用いて照合処理を行う照合処理ステップと、
前記画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、
前記要素検出ステップでは、前記特徴値計算ステップにより出力された所定の特徴値を有する前記部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出する、画像照合方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラム。
【請求項１４】
請求項１２に記載の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関し、特に、照合のための画像から照合対象外とすべき要素を検出する画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、使用者に装置の使用許可を与える際など、各種の場面で個人認証の技術が適用される傾向にある。個人認証においては、各人に固有の身体的特徴、たとえば、採取のし易さから指紋を用いた認証が採用される場合が多い。指紋を用いた認証の際には、指紋センサの指紋読取り面上に置かれた使用者の指から読取られた指紋画像を用いて画像照合がなされる。
【０００３】
このような指紋認証において、指紋読取り面に汚れが付着していた場合には、指紋画像に汚れに起因したノイズ成分が含まれるので、正確な画像照合が行なえなくなる。このような課題を解決するための方法が特許文献１に提案されている。
【０００４】
特許文献１では、指紋照合装置において、指置き部に指が置かれる前に指置き部の画像を取込み、取込んだ画像全体のコントラストを検出し、検出されたコントラスト値が所定値以上であるか否かに基づき、指置き部に汚れがあるか否かを検出している。そして、コントラスト値が所定値以上であると検出した場合には、警報を発する。使用者は、警報が発せられた場合には、指置き部を清掃して、再度、指を置いて画像の取込みを行なう必要があり、操作性に優れない。
【特許文献１】特開昭６２−１９７８７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１によれば、指紋照合処理に先立って、指置き部の汚れの有無を検出して、汚れがあれば使用者に対して一律に清掃することを要求していたので、利便性に優れない。また、指置き部全体の画像情報に基づき汚れを検出するようにしているので、指紋照合の実用に際して支障のない位置または大きさの汚れであるにもかかわらず、使用者に対して清掃を要求し、また、再度の指紋画像の取込み操作を要求することになるので、照合処理に時間がかかり、またユーザの利便性にも優れない。
【０００６】
それゆえに、この発明の目的は、画像照合を効率よく行なうことのできる画像照合装置、画像照合方法、画像照合プログラムおよび画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明のある局面に従う画像照合装置は、画像において照合の対象から外すべき要素を検出する要素検出部と、要素検出部により検出された要素が除外された画像を用いて照合処理を行う照合処理部と、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出部と、を備え、要素検出部は、特徴値計算部により出力された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域として前記要素を検出する。
【０００８】
好ましくは、画像は指紋の画像を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の垂直方向に従っていることを示す値、指紋の水平方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【０００９】
好ましくは、画像は指紋の画像を示し、特徴値検出部が出力する特徴値は、部分画像の模様が指紋の右斜め方向に従っていることを示す値、指紋の左斜め方向に従っていることを示す値、およびその他であることを示す値に分類される。
【００１０】
好ましくは、所定の特徴値は、その他の値を示す。
好ましくは、組合せは、特徴値がその他の値を示す所定方向に隣接して位置する部分画像の組を指す。
【００１１】
好ましくは、照合処理部は、照合の対象となるべき第１画像および第２画像のうち、第１画像内の部分領域と最大の一致度となる領域の位置を、第２画像内の要素検出部により検出された要素の領域を除いた部分領域において探索する位置探索部と、第１画像内での領域の位置を測るための基準位置と位置探索部により探索された最大一致度位置との位置関係を示す位置関係量に基づき、第１画像と第２画像の類似度を計算して出力する類似度計算部と、与えられる類似度に基づいて第１画像と前記第２画像が一致するか否か判定する判定部とを備える。
【００１２】
好ましくは、位置探索部は、第２画像内の要素検出部により検出された要素の領域を除いた部分領域内の部分画像のそれぞれに対応して、最大一致位置を探索し、類似度計算部は、第２画像内の部分画像のうち、位置探索部により探索された対応の最大一致位置と基準位置との位置関係量が、所定量より小さいことを指す部分画像の個数を類似度として出力する。
【００１３】
好ましくは、位置関係量は、基準位置に対する最大一致位置の方向と距離とを指す。
好ましくは、所定量より小さい位置関係量を有する部分画像についての最大一致度の総和を、類似度として出力する。
【００１４】
好ましくは、画像を入力する画像入力部と、予め登録される複数の部分領域の画像を記憶する登録画像記憶部とをさらに備え、第１画像の部分画像は登録画像記憶部から読出されて、他方画像は画像入力部により入力される。
【００１５】
好ましくは、画像入力部は、対象が載置され、載置された前記対象から画像を読取るために読取り面を有する。
【００１６】
この発明の他の局面に従う、画像をコンピュータを用いて照合する画像照合方法は、画像において照合の対象から外すべき要素を検出する要素検出ステップと、要素検出ステップにより検出された要素が除外された画像を用いて照合処理を行う照合処理ステップと、画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値を検出して出力する特徴値検出ステップと、を備え、要素検出ステップでは、特徴値計算ステップにより出力された所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域として要素を検出する。
【００１７】
この発明のさらに他の局面に従うと、上述の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラムが提供される。
【００１８】
この発明のさらに他の局面に従うと、上述の画像照合方法をコンピュータに実行させるための画像照合プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１９】
発明によれば、照合対象の画像内の複数の部分画像のそれぞれに対応して、当該部分画像の模様に応じた特徴値が検出されると、所定の特徴値を有する部分画像の組合わせにより示される領域である要素を検出して、検出された要素が除外された画像を用いて照合処理が行なわれる。
【００２０】
したがって、照合の対象から外すべき要素を検出して、検出した要素を除外した上で画像照合を行うので、汚れなどのノイズ成分により画像に照合不可能な要素があったとしても、画像の照合は中断されること無く続行できる。したがって、単位時間あたりの多くの画像を照合することができて、高い照合処理効率を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、この発明の各実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は実施の形態１に係る画像照合装置１のブロック図である。図２は各実施の形態に係る画像照合装置が搭載されるコンピュータの構成図である。図２を参照してコンピュータは、画像入力部１０１、ＣＲＴ（陰極線管）や液晶などからなるディスプレイ６１０、該コンピュータ自体を集中的に管理し制御するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）６２２、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）を含んで構成されるメモリ６２４、固定ディスク６２６、ＦＤ（Flexible Disk）６３２が着脱自在に装着されて、装着されたＦＤ６３２をアクセスするＦＤ駆動装置６３０、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）６４２が着脱自在に装着されて、装着されたＣＤ−ＲＯＭ６４２をアクセスするＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０、通信ネットワーク３００と、該コンピュータとを通信接続するための通信インターフェース６８０、プリンタ６９０、ならびにキーボード６５０およびマウス６６０を有する入力部７００を含む。これらの各部はバスを介して通信接続される。
【００２２】
コンピュータには、カセット形式の磁気テープが着脱自在に装着されて磁気テープをアクセスする磁気テープ装置が設けられてもよい。
【００２３】
図１を参照して画像照合装置は、画像入力部１０１、図２のメモリ６２４または固定ディスク６２６に対応のメモリ１０２、バス１０３、照合処理部１１を備える。メモリ１０２は参照用メモリ１０２１、計算用メモリ１０２２、取込画像用メモリ１０２３、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、および取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５を含む。照合処理部１１は画像補正部１０４、部分画像特徴値計算部（以下、特徴値計算部という）１０４５、照合対象外画像要素判定部（以下、要素判定部という）１０４７、最大一致位置探索部１０５、移動ベクトルに基づく類似度計算部（以下、類似度計算部という）１０６、照合判定部１０７および制御部１０８を含む。照合処理部１１の各部は対応のプログラムが実行されることによりその機能が実現される。
【００２４】
画像入力部１０１は指紋センサ１００を含み、該指紋センサ１００により読込まれた指紋に対応の指紋画像データを出力する。指紋センサ１００には光学式、圧力式、静電容量方式などのいずれを適用してもよい。
【００２５】
メモリ１０２には画像データや各種の計算結果などが格納され、参照用メモリ１０２１にはテンプレート用指紋画像の複数の部分領域が格納され、計算用メモリ１０２２には各種の計算結果などが格納され、取込画像用メモリ１０２３には該画像入力部１０１から出力された指紋画像データが格納され、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４ならびに取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５には後述の特徴値計算部１０４５での計算結果が格納されている。バス１０３は各部間の制御信号やデータ信号を転送するために用いられる。
【００２６】
画像補正部１０４は画像入力部１０１から入力された指紋画像データについての濃淡補正を行なう。
【００２７】
特徴値計算部１０４５は画像内に設定された複数の部分領域の画像のそれぞれについて、部分画像が呈する模様に応じた値を計算により検出して部分画像特徴値として参照用メモリに対応した計算結果を参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に、取込画像用メモリに対応した計算結果を取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５にそれぞれ出力する。
【００２８】
要素判定部１０４７は、照合対象外画像要素の判定の際に、取込画像用部分画像特徴値用メモリ１０２５を参照して、画像の特定箇所の部分画像の部分画像特徴値の組み合わせにより、照合対象外画像要素の判定を行なう。
【００２９】
最大一致位置探索部１０５は、いわゆるテンプレートマッチング部のようなものである。つまり、要素判定部１０４７により計算された判定情報を参照して、照合対象部分画像を限定して、さらに、特徴値計算部１０４５で計算された部分画像特徴値に応じて探索範囲を削減した上で、一方の指紋画像の複数の部分領域をテンプレートとし、該テンプレートと他方の指紋画像内で最も一致度の高い位置を探索する。
【００３０】
類似度計算部１０６はメモリ１０２に格納された最大一致位置探索部１０５の結果情報を用いて、後述の移動ベクトルに基づく類似度を計算する。照合判定部１０７は類似度計算部１０６が算出した類似度に基づき一致・不一致を判定する。制御部１０８は照合処理部１１の各部の処理を制御する。
【００３１】
図３には、指紋センサ１００の構成が、静電容量型のセンサであると想定した場合を例に示される。図示されるように指紋センサ１００はセンサ回路２０３、指紋読取り面２０１および複数の電極２０２を備える。図示されるように照合対象の指紋を有する使用者の指３０１が指紋センサ１００の指紋読取り面２０１の上に載置さかれた場合、各センサ電極２０２と指３０１の間にコンデンサ３０２が形成される。このとき、指３０１の読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹により、指３０１と各センサ電極２０２との間の距離は異なるため、形成される各コンデンサ３０２の容量は異なる。センサ回路２０３は、各コンデンサ３０２の容量の違いを電極２０２の出力電圧レベルに基づき検知し、その違いを示す電圧信号に変換して増幅して出力する。このように、センサ回路２０３から出力される電圧信号は、指紋読取り面２０１上に置かれた指紋の凸凹の状態を示す画像に対応の信号を指す。
【００３２】
図１の画像照合装置１において、２つの指紋画像を照合するために、画像入力部１０１から入力した２つの指紋画像に対応の画像（画像データ）Ａと画像（画像データ）Ｂを照合する手順について、図４のフローチャートに従い説明する。
【００３３】
初めに制御部１０８は、画像入力部１０１へ画像入力開始の信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は照合を行なう画像Ａを入力し、入力した画像Ａをバス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。本実施の形態においては、参照用メモリ１０２１の所定のアドレスへ格納するものとする。画像入力部１０１は、画像Ａの入力が完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００３４】
制御部１０８は、画像入力終了信号を受信すると、再度、画像入力部１０１へ画像入力開始の信号を送り、その後、画像入力終了信号を受信するまで待機する。画像入力部１０１は照合を行なう画像Ｂを入力し、入力した画像Ｂをバス１０３を通してメモリ１０２の所定アドレスへ格納する（ステップＴ１）。本実施の形態においては、取込画像用メモリ１０２３の所定のアドレスへ格納するものとする。画像入力部１０１は画像Ｂの入力が完了した後、制御部１０８に画像入力終了信号を送る。
【００３５】
次に制御部１０８は画像補正部１０４に画像補正開始信号を送り、その後、画像補正終了信号を受信するまで待機する。多くの場合、入力画像は画像入力部１０１の特性や指の皮膚の乾燥度合いや指を押し付ける圧力に対して各画素の濃淡値や全体の濃度分布が変化するので画質が一様ではないから、入力画像データをそのまま照合に用いることは適当でない。画像補正部１０４は、画像入力時の条件の変動を抑制するように入力画像の画質を補正する（ステップＴ２）。具体的には、入力画像データに対応の画像全体もしくは画像を分割した小領域ごとに、ヒストグラムの平坦化（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ９８）や画像の二値化処理（「コンピュータ画像処理入門」総研出版Ｐ６６−６９）などを、メモリ１０２に格納された即ち、参照用メモリ１０２１、取込画像用メモリ１０２３に格納された画像ＡとＢに施す。
【００３６】
画像補正部１０４は画像Ａと画像Ｂに対する画像補正処理の終了後、制御部１０８に画像補正処理終了信号を送る。
【００３７】
以降で、画像補正部１０４により画像補正処理を施された画像に対して、特徴値計算部１０４５により部分画像特徴値計算処理（ステップＴ２５ａ）が行なわれる。その後、要素判定部１０４７により照合対象外画像要素判定の処理を行ない（ステップＴ２５ｂ）、そして類似度計算部１０６による類似度の計算と照合判定部１０７による照合判定が行なわれて（ステップＴ３）、結果がプリンタ６９０またはディスプレイ６１０から出力される（ステップＴ４）。ステップＴ２５a、Ｔ２５ｂおよびＴ３の処理についての詳細は後述する。
【００３８】
（部分画像特徴値の算出）
次に、ステップＴ２５ａにおける部分画像の特徴値の算出手順について説明する。
【００３９】
＜３種類の特徴値＞
まず、３種類の特徴値を採る場合について説明する。図５は、照合対象の画像Ａと画像Ｂそれぞれについて、その部分画像に対し、水平・垂直方向の画素数の最大値などを記載した図である。ここでは、画像ＡとＢおよび部分画像は、直交するＸ軸およびＹ軸で規定される２次元座標空間に対応の矩形状の平面画像と想定する。図５での部分画像は、Ｘ軸に従う水平方向およびＹ軸に従う垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素で構成されている。
【００４０】
本実施の形態１による部分画像特徴値計算は計算対象部分画像につきその模様に応じた値を部分画像特徴値として算出する。つまり、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを検出し、検出した水平方向の最大連続黒画素数maxhlen（模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）の大きさを示す値）と垂直方向の最大連続黒画素数maxvlen（模様が垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）の大きさを示す値）とを比較し、比較結果、相対的に大きい方向が水平方向と判定された場合には、水平（横縞）を意味する値“Ｈ”を、垂直方向と判定された場合には、垂直（縦縞）を意味する値“Ｖ”を、その他と判定された場合には“Ｘ”を出力する。
【００４１】
図５を参照して、最大連続黒画素数maxhlenは、水平方向に従うｎ＝０〜１５の１６個の各行について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。行について検出された連続する黒画素数とは、当該行が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。また、最大連続黒画素数maxvlenは、垂直方向に従うｍ＝０〜１５の１６個の各列について検出された連続する黒（図中の斜線）画素数のうちの、最大の黒画素数を指す。列について検出された連続する黒画素数とは、当該列が有する黒画素が１つ以上連続する部分のうちから検出した連続する最大の黒画素数を指す。
【００４２】
但し、上記で“Ｈ”あるいは“Ｖ”と判定された場合でも、最大連続黒画素数maxhlenおよびmaxvlenのそれぞれが、あらかじめ各方向に対して設定している下限値hlen0およびvlen0の値以上を指していないと判定される場合には、“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0ならば“Ｈ”を出力し、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0ならば“Ｖ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【００４３】
図６には、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理のフローチャートが示される。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像のＮ個の部分領域の画像である部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込み画像用メモリ１０２４の取込画像Ｂのｎ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。
【００４４】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒiを参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める(ステップＳ２)。ここで、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenとを求める処理を、図７と図８に基づいて説明する。
【００４５】
図７は、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の水平方向の最大連続黒画素数maxhlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、即ち、maxhlen＝０、j＝０とする(ステップSH001）。
【００４６】
次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数を指す変数nの値とを比較し（ステップSH002）、j≧nならば、次にステップSH016を実行し、その他ならば、次にステップSH003を実行する。本実施の形態１ではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるため、ステップSH003に進む。
【００４７】
ステップSH003では、水平方向の画素カウンタi、前の画素値ｃ、現在の画素連続数len、現在の行での最大黒画素連続数maxの初期化、即ち、i＝0、ｃ＝0、len＝0、max＝0とする(ステップSH003)。次に、水平方向の画素カウンタiと水平方向の最大画素数mとを比較（ステップSH004）し、i≧mならば次にステップSH011を実行し、その他ならば次にステップSH005を実行する。本実施の形態１ではm=16であり、かつ、処理開始時にはi=0であるため、ステップSH005に進む。
【００４８】
ステップSH005では、前の画素値ｃと現在比較対象となっている座標（i,j)の画素値pixel(i,j)とを比較し、c＝pixel(i,j)ならばステップSH006を実行し、その他ならばステップSH007を実行する。本実施の形態１では、cは初期化されていて0(白画素）、pixel(0,0)は、図５を参照して、0(白画素)であるため、c＝pixel(i,j)が成立すると判定されて（ステップSH005でY）、処理はステップSH006へ進む。
【００４９】
ステップSH006では、len=len+1を実行する。本実施の形態１では、初期化によりlen=0となっているので、1を付加されて、len=1となる。次に、ステップSH010へ進む。
【００５０】
ステップSH010では、i=i+1、即ち、水平方向の画素カウンタiの値を１増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されて、i=1となる。次にステップSH004に戻る。以降、０行目の画素値、即ち、pixel(i,0)は、図５を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップSH004〜SH010を繰返すこととなり、ステップSH010処理後にi=16となった時点での各々の値は、i=16, c=0, len=15となっている。この状態で次にステップSH004に進む。m=16、i=16であるので、さらにステップSH011に進む。
【００５１】
ステップSH011では、c=1かつmax＜lenならばステップSH012を実行し、その他ならばステップSH013を実行する。現時点では、c=0,len=15,max＝0であるので、次に、ステップSH013に進む。
【００５２】
ステップSH013では、これまでの行での水平方向の最大連続黒画素数maxhlenと現在の行での最大連続黒画素数maxとを比較し、maxhlen＜maxならばステップSH014を実行し、その他ならばステップSH015を実行する。現時点では、maxhlen=0,max＝0であるので、次に、ステップSH015に進む。
【００５３】
ステップSH015では、ｊ＝ｊ＋1、即ち、垂直方向の画素カウンタｊの値を１増加させる。現時点では、ｊ＝０であるので、ｊ＝１となり、SH002に戻ることになる。
【００５４】
以降、ｊ＝１〜１5について同様にステップSH002〜SH015の処理を繰返し、ステップSH015処理後、ｊ＝16となった時点で、次にステップSH002で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nの値とを比較する。比較結果、j≧nならば次にステップSH016を実行し、その他ならば次にステップSH003を実行すると、現時点では、ｊ=16、n=16であるので、次に、ステップSH016に進む。
【００５５】
ステップSH016では、maxhlenを出力することになるが、上述の説明、および、図５を参照して、maxhlenには、水平方向の最大連続黒画素数である、ｙ＝2行目のmax値の１５が格納されていることが分かり、maxhlen＝１５が出力される。
【００５６】
次に、図８の、本発明の実施の形態１による部分画像特徴値計算処理(ステップＴ２ａ)内の垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenを求める処理(ステップＳ２)のフローチャートについて説明するが、図８のステップSV001〜SV016の処理は、上記に説明した図７のフローチャートと基本的に同じ処理を行なうことが明らかであるから、図７の説明から処理内容は容易に理解できる。したがって、図８の詳細な説明は省略する。図８のフローチャートに従う処理が実行される結果、出力される垂直方向の最大連続黒画素数maxvlenは、図５に示されるように、ｘ方向に対するmax値である４を示す。
【００５７】
上述の手順で出力されたmaxhlenとmaxvlenとを参照した以降の処理を図６のステップＳ３以降に戻って説明する。
【００５８】
ステップＳ３では、maxhlenとmaxvlen、および、所定の最大連続黒画素数下限値hlen0とを比較し、maxhlen＞maxvlenかつmaxhlen≧hlen0の条件が成立すると判定されるならば（ステップＳ３でＹ）、次にステップＳ７を実行し、成立しないと判定されるならば（ステップＳ３でＮ）、次にステップＳ４を実行する。現時点では、maxhlen=１４、maxvlen=４と想定し、さらに下限値hlen0が２と想定すれば、当該条件は成立するので処理はステップＳ７に進む。ステップＳ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００５９】
仮に、下限値hlen0を１５と想定すれば、ステップＳ３の条件は成立しないと判定されるので、処理は次にステップＳ４に進む。ステップＳ４では、maxvlen＞maxhlenかつmaxvlen≧vlen0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば（ステップＳ４でＹ）、次にステップＳ５の処理が実行されて、成立しないと判定されるならば次にステップＳ６の処理を実行する。
【００６０】
この場合、maxhlen=15、maxvlen=4、およびvlen0=5と想定すれば、当該条件は成立しないので次にステップＳ６に進む。ステップＳ６では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００６１】
仮にステップＳ２の出力値がmaxhlen=4およびmaxvlen=10であり、hlen0=2およびvlen0=12であると想定すると、ステップＳ３の条件は成立せず、さらには、ステップＳ４の条件も成立しないので、ステップＳ５の処理が実行される。ステップＳ５では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００６２】
以上のように本実施の形態１による特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図５参照）について、水平方向および垂直方向を各画素列を抽出（特定）して、抽出された画素列それぞれにおける黒画素の個数に基づいて、該部分画像の模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。ここでは連続黒画素の個数に基づき特徴値を求めているが、連続白画素の個数に基づいても同様にして特徴値を求めることができる。
【００６３】
＜３種類の特徴値の他の例＞
次に、３種類の部分画像特徴値の他の例を説明する。そのための部分画像特徴値計算の概略を図９（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図９（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素（図中の斜線部）と白画素（図中の白地部）の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。図９（Ａ）〜（Ｆ）では、各部分画像は直交するｉ軸とｊ軸で規定される２次元座標空間に対応する平面画像を指す。
【００６４】
ここでは、図９（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、図９（Ｂ）のように計算対象部分画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量hcntと、図９（Ｃ）のように計算対象部分画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素数の増加量vcntとを求め、求めた増加量hcntと増加量vcntとを比較し、増加量hcntが増加量vcntの２倍より大きければ、水平を意味する値“Ｈ”を、増加量hcntが増加量vcntの２倍よりも大きければ、垂直を意味する値“Ｖ”を出力する。図９（Ｄ）〜（Ｆ）には他の例が同様に示されている。
【００６５】
ここでは、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示す‘画像を左右に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j）となるように元の画像をｉ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００６６】
ここでは、図９（Ｄ）〜（Ｆ）に示す‘画像を上下に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i,j+1）となるように元の画像をｊ軸に平行に＋１画素移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i,j-1）となるように元の画像をｊ軸に平行に-１画素移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【００６７】
これらの場合において、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【００６８】
次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１０(Ａ)のフローチャートに従って説明する。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込画像用メモリ１０２４の取込画像ＢのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。
【００６９】
まず、制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【００７０】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図９（Ａ）参照）を参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＴ１）。部分画像特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、図９（Ｂ）のように左右にずらしたときの増加量hcntと図９（Ｃ）のように上下にずらしたときの増加量vcntとを求める（ステップＳＴ２）。
【００７１】
増加量hcntと増加量vcntとを求める処理を、図１１と図１２に基づき説明する。図１１は増加量hcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。図１２は増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）のフローチャートである。
【００７２】
図１１を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjを初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＨＴ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjと垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＨＴ０２）し、j＞nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＨＴ０３に進む。
【００７３】
ステップＳＨＴ０３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＨＴ０４）し、i＞mならば次にステップＳＨＴ０５を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０６を実行する。ここでは、m=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＨＴ０６に進む。
【００７４】
ステップＳＨＴ０６では、部分画像Ｒｉを読出して現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ左の座標(i-1、j)の画素値pixel(i-1、j)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも水平方向に一つ右の座標(i+1、j)の画素値pixel(i+1、j)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i-1、j)=１あるいはpixel(i+1、j)=１ならば、次にステップＳＨＴ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＨＴ０７を実行する。
【００７５】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１０（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図９（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(-1、0)=0、pixel(1、0)=0であるため、ステップＳＨＴ０７へ進む。
【００７６】
ステップＳＨＴ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１０（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＨＴ０９に進む。
【００７７】
ステップＳＨＴ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を付加されてi=1となる。次にステップＳＨＴ０４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわち、pixel(i、0)は、図９（Ａ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなり、ステップＳＨＴ０９処理後にi=16となる。この状態でＳＨＴ０４に進む。m=16、i=16であるのでステップＳＨＴ０５に進む。
【００７８】
ステップＳＨＴ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる
。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＨＴ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＨＴ０３、ステップＳＨＴ０４と進む。以降、pixel(i+1、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=14、j=1になるまでステップＳＨＴ０４〜ＳＨＴ０９を繰返すこととなる。ステップＳＨＴ０９処理後にi=14となる。m=16、i=14であるのでＳＨＴ０６に進む。
【００７９】
ステップＳＨＴ０６では、pixel(i+1、j)=1、すなわち、pixel(14+1、1)=1であるので、ステップＳＨＴ０８に進む。
【００８０】
ステップＳＨＴ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHi（図９（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納する。すなわち、work(14、1)=1とする。
【００８１】
ステップＳＨＴ０９に進み、i=16となって、ステップＳＨＴ０４へ進んだ場合、m=16、i=16であるので、ステップＳＨＴ０５に進み、j=2となって、ステップＳＨＴ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＨＴ０２〜ＳＨＴ０９の処理を繰返し、ステップＳＨＴ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＨＴ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次にステップＳＨＴ１０を実行、その他ならば次にステップＳＨＴ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＨＴ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図９（Ｂ）に示すような左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiが格納されている。
【００８２】
ステップＳＨＴ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した左右に１画素ずつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１３に基づいて説明する。
【００８３】
図１３は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを左右、あるいは上下に１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WHiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjとを初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＣ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＣ００２）、j≧nならば次に図１１のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１でhcntにcntを代入し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。
【００８４】
ここでは、n=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＣ００３に進む。ステップＳＣ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＣ００４）、i≧mならば次にステップＳＣ００５を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＣ００６に進む。
【００８５】
ステップＳＣ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WHiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＣ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００８を実行する。ここでは、図９（Ａ）と図９（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＣ００８へ進む。
【００８６】
ステップＳＣ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＣ００４に戻る。以降、０行目の画素値、すなわちpixel(i、0)とwork(i、0)は、図９（Ａ）と図９（Ｂ）を参照して、すべて白画素で0であるため、i=15となるまで、ステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=16となった時点での各々の値は、cnt=0、i=16となっている。この状態でＳＣ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進む。
【００８７】
ステップＳＣ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjを1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＣ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＣ００３、ステップＳＣ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１４列目の画素、すなわち、i=15、j=1になるまでステップＳＣ００４〜ＳＣ００８を繰返すこととなり、ステップＳＣ００８処理後にi=15となる。m=16、i=15であるのでＳＣ００６に進む。
【００８８】
ステップＳＣ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(14、1)=0かつwork(14、1)=1であるので、ステップＳＣ００７に進む。
【００８９】
ステップＳＣ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。次に、ステップＳＣ００８に進み、i=16となってステップＳＣ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＣ００５に進み、j=2となってステップＳＣ００２へ進む。
【００９０】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＣ００２〜ＳＣ００９の処理を繰返し、ステップＳＣ００８処理後、j=15となった時点で、次にステップＳＣ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、j≧nならば次に図１１のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１を実行し、その他ならば次にステップＳＣ００３を実行する。現時点では、j=16、n=16であるので、図１２のフローチャートを終了し、次に図１１のフローチャートに戻り、ステップＳＨＴ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=21となっている。
【００９１】
ステップＳＨＴ１１では、hcnt=cnt、すなわち左右にずらしたときの増加量hcntに図１２のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＨＴ１２に進む。ステップＳＨＴ１２では、左右にずらしたときの増加量hcnt=21を出力する。
【００９２】
次に、図１０の特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の上下にずらしたときの増加量vcntを求める処理（ステップＳＴ２）の図１２のステップＳＶＴ０１〜ＳＶＴ１２の処理は、上記に説明した図１１と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【００９３】
出力される上下にずらしたときの増加量vcntとして、図９（Ｃ）の上下に１画素づつずらして重ねた画像WViと図９（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分である96が出力される。
【００９４】
出力されたhcntとvcntとについて以降の処理を図１０のステップＳＴ３以降に戻って説明する。
【００９５】
ステップＳＴ３では、hcntとvcnt、および、上下方向の最大黒画素数増加量下限値vcnt0とを比較し、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0の条件が成立するならば次にステップＳＴ７を実行し、成立しないならば次にステップＳＴ４を実行する。現時点では、vcnt=96、hcnt=21であり、vcnt0=4と想定すれば、処理は次にステップＳＴ７に進む。ステップＳＴ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｈ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００９６】
仮に、ステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=20であり、vcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３の条件は成立しないので次にステップＳＴ４に進む。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば、次にステップＳＴ６を実行する。
【００９７】
ここでは次にステップＳＴ６に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【００９８】
さらに、仮にステップＳＴ２の出力値が、vcnt=30、hcnt=70であり、hcnt0=4と想定するならば、ステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0が成立しないと判定されるので、次にステップＳＴ４を実行する。ステップＳＴ４では、hcnt＞2×vcntかつhcnt≧hcnt0の条件が成立するか否かが判定される。成立すると判定されるならば次にステップＳＴ５を実行し、成立しないと判定されるならば次にステップＳＴ６を実行する。
【００９９】
ここでは成立すると判定されるので、次にステップＳＴ５に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｖ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１００】
このようにして算出される部分画像特徴値計算は、参照画像Ａ、あるいは、取込画像Ｂにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋画像の一部が欠けているために、図９（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図９（Ｅ）と図９（Ｆ）に示すように、hcnt=29とvcnt=90となって、vcnt0=4と設定すれば、図１０のステップＳＴ３で、vcnt＞2×hcntかつvcnt≧vcnt0ならば次にステップＳＴ７を実行し、水平を意味する値“Ｈ”を出力する。このように部分画像特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１０１】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、左右に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと、上下に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉとを各々求め、さらに、その左右に１画素づつずらして重ねた画像ＷＨｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量hcntと、上下に１画素づつずらして重ねた画像ＷＶｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量vcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１０２】
＜３種類の特徴値の更なる他の例＞
部分画像特徴値の３種類は、上述のものに限定されず、次のような別の３種類であってもよい。そのための部分画像特徴値計算の概略を図１４（Ａ）〜（Ｆ）に従って説明する。図１４（Ａ）〜（Ｆ）は、画像の部分画像Ｒｉに対し、黒画素と白画素の総数などを記載して示す図である。これらの図での部分画像Ｒｉは、水平方向、垂直方向ともに画素数１６である１６画素×１６画素の部分領域で構成されている。部分画像特徴値計算は、図１４（Ａ）の計算対象部分画像Ｒｉにつき、計算対象部分画像を右斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量rcnt（すなわち図１４（Ｂ）の画像ＷＨｉの斜線部分）と、計算対象部分画像を左斜め方向に１画素づつずらして重ねたときの黒画素数の増加量lcnt（すなわち図１４（Ｃ）の画像ＷＶiの斜線部分）とを求め、求めた増加量rcntと増加量lcntとを比較し、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ、右斜めを意味する値“Ｒ”を、増加量rcntが増加量lcntの２倍よりも大きければ、左斜めを意味する値“Ｌ”を、その他の場合には“Ｘ”を出力する。
【０１０３】
‘画像を右斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j+1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１０４】
‘画像を左斜め方向に１画素ずつずらして重ねたときの黒画素の増加量’とは、『元の画像（16×16画素）の各画素の座標を（i,j）とするならば、全ての画素について座標（i,j）を（i-1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像と、全ての画素について座標（i,j）を（i+1,j-1）となるように元の画像を移動させた画像とを生成して、生成した２つの画像と元の画像とを同じ座標（i,j）の画素同士が一致するように重ね合わせて得られる画像（16×16画素）の黒画素の総数と、元の画像の黒画素の総数との差分』を指す。
【０１０５】
この場合、ある画素において黒画素どうしが重なると、当該ある画素は黒画素となり、また、白画素と黒画素どうしが重なると当該ある画素は黒画素となり、また、ある画素において白画素どうしが重なると、当該ある画素は白画素となる。
【０１０６】
ただし、上記で“Ｒ”あるいは“Ｌ”と判定された場合でも、黒画素数の増加量があらかじめ両方向に対して設定している下限値lcnt0ないしrcnt0以上でないならば“Ｘ”を出力する。これら条件を式として表現すると、（１）lcnt＞2×rcntかつ（２）lcnt≧lcnt0が成立するならば“Ｒ”を出力し、（３）rcnt＞2×lcntかつ（４）rcnt≧rcnt0が成立するならば“Ｌ”を出力し、その他ならば“Ｘ”を出力するとなる。
【０１０７】
ここでは、増加量lcntが増加量rcntの２倍より大きければ右斜めを意味する値“Ｒ”を出力しているが、この閾値を指す２倍という値を別の値に変更しても良い。右斜め方向についても同様である。さらに、部分画像の中で黒画素数がある範囲（例えば部分画像Ｒｉの全体画素数に対して３０％以上７０％以下など）内にあり、照合処理に適する画像であることが予めわかっているような場合は、上記（２）と（４）の条件式については削除しても良い。
【０１０８】
図１５（Ａ）は、さらなる他の部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。このフローチャートは計算対象となる参照用メモリ１０２１の参照画像ＡのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４に格納される。同様に取込画像用メモリ１０２４の取込画像ＢのＮ個の部分画像Ｒｉについてそれぞれ繰返されて、計算結果値は各部分画像Ｒｉ毎に対応付けて取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５に格納される。次に、この部分画像特徴値計算処理の詳細を図１５に従って説明する。
【０１０９】
制御部１０８は、特徴値計算部１０４５に部分画像特徴値計算開始信号を送り、その後、部分画像特徴値計算終了信号を受信するまで待機する。
【０１１０】
特徴値計算部１０４５は、計算対象画像の部分画像Ｒｉ（図１４（Ａ）参照）を参照用メモリ１０２１ないしは取込画像用メモリ１０２３から読出し、計算用メモリ１０２２に一旦格納する（ステップＳＭ１）。特徴値計算部１０４５は格納された部分画像Ｒｉを読出し、図１４（Ｂ）のように右斜め方向にずらしたときの増加量rcntと図１４（Ｃ）のように左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとを求める（ステップＳＭ２）。
【０１１１】
増加量rcntと増加量lcntとを求める処理を、図１６と図１７に基づき説明する。図１６は部分画像特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の右斜め方向にずらしたときの増加量rcntを求める処理（ステップＳＭ２）のフローチャートである。
【０１１２】
図１６を参照して、特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉを読出すとともに、垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわち、j=0とする（ステップＳＲ０１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較（ステップＳＲ０２）し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＲ０３に進む。
【０１１３】
ステップＳＲ０３では、水平方向の画素カウンタiの値の初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較（ステップＳＲ０４）し、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＲ０５を実行し、指さないならば次にステップＳＲ０６を実行する。本実施の形態ではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＲ０６に進む。
【０１１４】
ステップＳＲ０６では、部分画像Ｒｉを読出し、現在比較対象となっている座標(i、j)の画素値pixel(i、j)が１（黒画素）であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右上の座標(i+1、j+1)の画素値pixel(i+1、j+1)が１であるか、あるいは、座標(i、j)よりも一つ右下の座標(i+1、j-1)の画素値pixel(i+1、j-1)が１であるかを判別する。pixel(i、j)=１あるいはpixel(i+1、j+1)=１あるいはpixel(i+1、j-1)=１であると判別するならば、次にステップＳＲ０８を実行し、その他ならば次にステップＳＲ０７を実行する。
【０１１５】
ここで、部分画像Ｒｉの上下左右の1画素分の範囲、すなわち、Ri(-1〜m+1、-1)、Ri(-1、-1〜n+1)、Ri(m+1、-1〜n+1)、Ri(-1〜m+1、n+1)の範囲の画素値は、図１５（Ｂ）に示すように0（白画素）とする。ここでは、図１４（Ａ）を参照して、pixel(0、0)=0、pixel(1、1)=0、pixel(1、-1)=0であるため、ステップＳＲ０７へ進む。
【０１１６】
ステップＳＲ０７では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WHiの座標(i、j)の画素値work(i、j)（図１５（Ｃ）参照）に0を格納する。すなわち、work(0、0)=0とする。次に、ステップＳＲ０９に進む。
【０１１７】
ステップＳＲ０９では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiの値を1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1が加えられてi=1となる。次にステップＳＲ０４に戻る。
【０１１８】
ステップＳＲ０５では、j=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を1増加させる。現時点では、j=0であるので、j=1となり、ＳＲ０２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＲ０３、ステップＳＲ０４と進む。以降、pixel(i、j)=1となる１行目の５列目の画素、すなわち、i=5、j=1になるまでステップＳＲ０４〜ＳＲ０９を繰返すこととなり、ステップＳＲ０９処理後にi=5となる。m=16、i=5であるのでＳＲ０６に進む。
【０１１９】
ステップＳＲ０６では、pixel(i、j)=1、すなわち、pixel(5、1)=1であるので、ステップＳＲ０８に進む。
【０１２０】
ステップＳＲ０８では、計算用メモリ１０２２に格納する右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRi（図１４（Ｂ）参照）の座標(i、j)の画素値work(i、j)に1を格納する。すなわち、work(5、1)=1とする。
【０１２１】
ステップＳＲ０９に進み、i=16となって、ステップＳＲ０４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＲ０５に進み、j=2となって、ステップＳＲ０２へ進む。以降、j=2〜15について同様にステップＳＲ０２〜ＳＲ０９の処理を繰返し、ステップＳＲ０９の処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＲ０２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次にステップＳＲ１０を実行、指さないならば次にステップＳＲ０３を実行する。現時点ではj=16、n=16であるので、次にステップＳＲ１０に進む。この時点で計算用メモリ１０２２には、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉを元に、図１４（Ｂ）に示すような右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiが格納されている。
【０１２２】
ステップＳＲ１０では、計算用メモリ１０２２に格納した右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)と現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)の差分cntを計算する。このworkとpixelの差分cntを計算する処理を図１８に基づいて説明する。
【０１２３】
図１８は、現在比較対照を行っている部分画像Ｒｉの画素値pixel (i、j)と、部分画像Ｒｉを右斜め方向、あるいは左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)との差分cntを計算するフローチャートである。特徴値計算部１０４５は、計算用メモリ１０２２から部分画像Ｒｉと１画素づつずらして重ねた画像WRiを読出すとともに、差分カウンタcntと垂直方向の画素カウンタjの値を初期化、すなわちcnt=0、j=0とする（ステップＳＮ００１）。次に、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し（ステップＳＮ００２）、比較結果がj≧nを指すならば次に図１６のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１でrcntにcntを代入し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行する。
【０１２４】
ここではn=16であり、かつ、処理開始時には、j=0であるためステップＳＮ００３に進む。ステップＳＮ００３では、水平方向の画素カウンタiの初期化、すなわち、i=0とする。次に、水平方向の画素カウンタiの値と水平方向の最大画素数mとを比較し（ステップＳＮ００４）、比較結果がi≧mを指すならば次にステップＳＮ００５を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００６を実行する。ここではm=16であり、かつ、処理開始時には、i=0であるため、ステップＳＮ００６に進む。
【０１２５】
ステップＳＮ００６では、現在比較対象となっている座標(i、j)の部分画像Ｒｉの画素値pixel(i、j)が0（白画素）であり、かつ、１画素づつずらして重ねた画像WRiの画素値work(i、j)が1（黒画素）であるかを判別し、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1ならば次にステップＳＮ００７を実行し、その他ならば次にステップＳＮ００８を実行する。ここでは、図１４（Ａ）と図１４（Ｂ）を参照して、pixel(0、0)=0、work(0、0)=0であるため、ステップＳＮ００８へ進む。
【０１２６】
ステップＳＮ００８では、i=i+1、すなわち、水平方向の画素カウンタiを1増加させる。ここでは、初期化によりi=0となっており、1を加えてi=1となる。次にステップＳＮ００４に戻る。以降、i=15となるまで、ステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=16となった時点でＳＮ００４に進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進む。
【０１２７】
ステップＳＮ００５ではj=j+1、すなわち、垂直方向の画素カウンタjの値を１増加させる。現時点では、j=0であるので、j=１となり、ＳＮ００２に戻ることになる。ここで、新しい行の始まりであるので、０行目と同様に、ステップＳＮ００３、ステップＳＮ００４と進む。以降、pixel(i、j)=0、かつ、work(i、j)=1となる１行目の１１列目の画素、すなわち、i=10、j=1になるまでステップＳＮ００４〜ＳＮ００８を繰返すこととなり、ステップＳＮ００８処理後にi=10となる。m=16、i=10であるのでＳＮ００６に進む。
【０１２８】
ステップＳＮ００６では、pixel(i、j)=0かつwork(i、j)=1、すなわち、pixel(10、1)=0かつwork(10、1)=1であるので、ステップＳＮ００７に進む。
【０１２９】
ステップＳＮ００７では、cnt=cnt+1、すなわち差分カウンタcntの値を1増加させる。ここでは、初期化によりcnt=0となっており、1を加えてcnt=1となる。以降、処理が進行してステップＳＮ００８に進み、i=16となってステップＳＮ００４へ進む。m=16、i=16であるので、ステップＳＮ００５に進み、j=2となってステップＳＮ００２へ進む。
【０１３０】
以降、j=2〜15について同様にステップＳＮ００２〜ＳＮ００８の処理を繰返し、ステップＳＮ００８処理後、j=16となった時点で、次にステップＳＮ００２で、垂直方向の画素カウンタjの値と垂直方向の最大画素数nとを比較し、比較結果がj≧nを指すならば次に図１２のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１を実行し、指さないならば次にステップＳＮ００３を実行すると、現時点では、j=16、n=16であるので、図１８のフローチャートを終了し、次に図１６のフローチャートに戻り、ステップＳＲ１１に進む。現時点では、差分カウンタcnt=45となっている。
【０１３１】
ステップＳＲ１１では、rcnt=cnt、すなわち右斜め方向にずらしたときの増加量rcntに図１８のフローチャートで計算した差分cntの値を代入する。次にステップＳＲ１２に進む。ステップＳＲ１２では、右斜め方向にずらしたときの増加量rcnt=45を出力する。
【０１３２】
次に、図１８の、特徴値計算処理（ステップＴ２ａ）内の左斜め方向にずらしたときの増加量lcntを求める処理（ステップＳＭ２）の図１７のステップＳＬ０１〜ＳＬ１２の処理は、上記に説明した図１６の処理と基本的に同じ処理を行なうことが明らかであり、詳細な説明は省略する。
【０１３３】
出力される左斜め方向にずらしたときの増加量lcntとして、図１４（Ｃ）の左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像WLiと図１４（Ａ）の部分画像Ｒｉとの差分であるlcnt＝115が出力される。
【０１３４】
出力されたrcntとlcntとについて以降の処理を図１５のステップＳＭ３以降に戻って説明する。
【０１３５】
ステップＳＭ３では、rcntとlcnt、および、左斜め方向の最大黒画素数増加量下限値lcnt0とを比較し、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0ならば次にステップＳＭ７を実行し、その他ならば次にステップＳＭ４を実行する。現時点では、lcnt=115、rcnt=45であり、lcnt0=4と想定すれば、次にステップＳＭ７に進む。ステップＳＭ７では、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｒ”を格納して、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１３６】
仮に、ステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=20であり、lcnt0=4と想定するならば、次にステップＳＭ４に進み、rcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば、次にステップＳＭ６を実行する。
【０１３７】
ここでは次にステップＳＭ６に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｘ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１３８】
さらに、仮にステップＳＭ２の出力値が、lcnt=30、rcnt=70であり、lcnt0=4、rcnt0=4と想定するならば、ステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件は成立しなので、次にステップＳＭ４に進む。ステップＳＭ４の条件式であるrcnt＞2×lcntかつrcnt≧rcnt0が成立するならば、次にステップＳＭ５を実行し、成立しないならば次にステップＳＭ６を実行する。
【０１３９】
ここでは次にステップＳＭ５に進み、参照用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２４、あるいは、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５の元の画像に対する部分画像Ｒｉの特徴値格納領域に“Ｌ”を格納し、制御部１０８に部分画像特徴値計算終了信号を送る。
【０１４０】
上述した特徴値計算は、参照画像Ａ、あるいは、取込画像Ｂにノイズがある場合、例えば、指のしわ等によって指紋の一部が欠けているために、図１４（Ｄ）に示すように部分画像Ｒｉの中央に垂直にしわが入っているような画像であっても、図１４（Ｅ）と図１４（Ｆ）に示すように、rcnt=57とlcnt=124となって、lcnt0=4と想定すれば、図１５（Ａ）のステップＳＭ３で、lcnt＞2×rcntかつlcnt≧lcnt0の条件式は成立するので、次にステップＳＭ７を実行し、特徴値として“Ｒ”を格納する。このように特徴値計算は、画像に含まれるノイズ成分に対して計算精度を維持できるという特徴を持つ。
【０１４１】
上述のように特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、右斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと、左斜め方向に所定の画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉとを各々求め、さらに、その右斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＲｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量rcntと、左斜め方向に１画素づつずらして重ねた画像ＷＬｉと部分画像Ｒｉとの差分である黒画素数の増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）またはそのどちらでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を格納する。
【０１４２】
＜５種類の特徴値＞
特徴値計算部１０４５は、上述したすべての特徴値を出力するようにしてもよい。その場合には、特徴値計算部１０４５は、部分画像Ｒｉについて、上述の手順に従い、黒画素数の増加量hcntと、増加量vcntと、増加量rcntと、増加量lcntとを各々求め、それら増加量に基づいて、該部分画像Ｒｉの模様が水平（横）方向に従う模様である傾向（たとえば横縞である傾向）、または垂直（縦）方向に従う模様である傾向（たとえば縦縞である傾向）、または右斜め方向に従う模様である傾向（たとえば右斜め縞である傾向）、または左斜め方向に従う模様である傾向（たとえば左斜め縞である傾向）、またはそれらのいずれでもないことを判別して、その判別結果に応じた値（“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”のいずれか）を出力する。この出力値が該部分画像Ｒｉの特徴値を示す。
【０１４３】
ここでは、部分画像Ｒｉの特徴値として“Ｒ”、“Ｌ”および“Ｘ”に加えて“Ｈ”および“Ｖ”を用いるので、照合処理の対象画像の部分画像の特徴値をより厳密に分類することができて、３種類の特徴値で分類した場合には‘Ｘ’となる部分画像であっても、５種類の特徴値に分類した場合には、‘Ｘ’以外のいずれかの値に分類できるから、‘Ｘ’に分類されるべき部分画像Ｒｉをより厳密に検出することができる。
【０１４４】
図１９には５種類の特徴値計算のフローチャートが示される。図１９の部分画像特徴値計算においては、まず図１０に示した部分画像特徴値計算の処理（Ｔ２ａ）のステップＳＴ１〜ＳＴ４が同様に実行されて、判定結果である“Ｖ”および“Ｈ”が判定される（ＳＴ５、ＳＴ７）。この場合、“Ｖ”でもなく“Ｈ”でもないと判定された場合には（ＳＴ４でＮ）、次に、図１５に示す画像特徴値計算処理（Ｔ２ａ）のステップＳＭ１〜ＳＭ７が同様にして実行されて、判定結果として“Ｌ”、“Ｘ”および“Ｒ”が出力される。この結果、部分画像特徴値計算（Ｔ２５ａ）により、部分画像の特徴値として“Ｖ”、“Ｈ”、“Ｌ”、“Ｒ”および“Ｘ”の５種類の部分画像特徴値を出力することができる。
【０１４５】
ここでは、判定対象である指紋の多くは模様が縦方向または横方向に従う傾向が顕著であることに鑑みて、図１０の処理を最初に実行しているが、実行順序はこれに限定されず、図１５の処理を先に実行して、“Ｌ”でもなく“Ｒ”でもないと判定された場合には、次に図１０の手順を実行するようにしてもよい。
【０１４６】
＜探索対象の限定＞
最大一致度位置探索部１０５による探索の対象は上述して算出された特徴値に従い限定することができる。
【０１４７】
図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）は、それぞれ、画像入力（Ｔ１）、画像補正（Ｔ２）が施された後に、部分画像特徴値が算出されている画像ＡとＢを模式的に例示する。
【０１４８】
まず、図２０(Ａ)を参照して画像内の部分画像位置をいかに特定するかについて説明する。図２０（Ａ）の画像の形状（形、サイズ）は図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）の画像ＡとＢに一致している。図２０（Ａ）の画像内にはメッシュ状に区切られて６４個に等分割された同じ形状（矩形状）の部分画像Ｒｉが準備される。これら６４個の部分画像Ｒｉには図２０（Ａ）の画像の右上から左下方向に順番に数値１〜６４を当てることにより、各部分画像Ｒｉの画像ＡまたはＢ内の位置を、当該割当てられた数値を用いて示す。ここでは画像内の６４個の部分画像Ｒｉそれぞれは、対応の位置を示す数値を用いて部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４として指示される。図２０（Ａ）、図２０（Ｂ）および図２０（Ｃ）の画像は同一の形状を有するので、図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）の画像ＡとＢにおいても図２０（Ａ）に示すような６４個の部分画像Ｒｉが設けられて各部分画像Ｒｉは、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４としてその位置を特定できる。最大一致位置探索部１０５は、画像ＡとＢについて最大一致位置に対応の部分画像Ｒｉを探索するが、探索の順番は、部分画像ｇ１、部分画像ｇ２、…、部分画像ｇ６４に従う。図２０（Ｂ）と図２０（Ｃ）の画像の各部分画像は、特徴値として、特徴値計算部１０４５により算出された特徴値‘Ｈ’、‘Ｖ’および‘Ｘ’のいずれかを有すると想定する。
【０１４９】
図２１（Ａ）〜（Ｃ）は、図２０（Ｂ）と（Ｃ）の各部分画像の特徴値が算出された画像ＡとＢの最大一致位置を探索する手順を説明する図である。図２２は最大一致位置探索と類似度計算のための処理フローチャートである。
【０１５０】
最大一致位置探索部１０５は、図２０（Ｂ）の画像Ａを探索して“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像について、画像Ｂ内で同じ特徴値を持つ部分画像を探索する。従って、画像Ａ内の部分画像の探索を開始して最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像が検出されたとき、検出された部分画像は、最初の探索対象の部分画像となる。図２１（Ａ）の画像（Ａ）-Ｓ１は、画像Ａの部分画像につき、部分画像特徴値を示し、かつ、最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７、即ち“Ｖ１”につき、ハッチングを施した画像である。
【０１５１】
この画像（Ａ）-Ｓ１の通り、最初に検出された部分画像特徴値は、“Ｖ”を指す。このため、画像Ｂ内で特徴値が“Ｖ”である部分画像が探索の対象となる。画像Ｂ内で、探索を開始して特徴値“Ｖ”を持つ最初の部分画像ｇ１１、即ち“Ｖ１”につきハッチングを施した画像が図２１（Ａ）の画像（Ｂ）-Ｓ１−１である。この部分画像に対し、図２２のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われる。
【０１５２】
次に、画像Ｂ内で、部分画像ｇ１１の次に特徴値“Ｖ”を持つ部分画像ｇ１４、即ち“Ｖ１”（図２１（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-２)につき、処理が行われ、以降、部分画像ｇ１９、ｇ２２、ｇ２６、ｇ２７、ｇ３０、ｇ３１(図２０（Ａ）の画像(Ｂ)-Ｓ１-８)につき、処理が行われる。画像Ａの最初に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２７につき画像Ｂ内において一通り探索の処理が終了すると、次に“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２８（図２１（Ｂ）の画像(Ａ)-Ｓ２)について、同様に図２２のステップＳ００２〜Ｓ００７で示される処理が行われ、部分画像ｇ２８の部分画像特徴値は“Ｈ”であるため、画像Ｂの特徴値として“Ｈ”を有する部分画像ｇ１２（図２１（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１)、画像ｇ１３（図２１（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-２)、ｇ３３、ｇ３４、ｇ３９、ｇ４０、ｇ４２〜ｇ４６、ｇ４７(図２１（Ｂ）の画像(Ｂ)-Ｓ２-１２)について一通り探索の処理が行われる。
【０１５３】
以降、画像Ａ内で“Ｈ”または“Ｖ”の特徴値を持つ部分画像ｇ２９、ｇ３０、ｇ３５、ｇ３８、ｇ４２、ｇ４３、ｇ４６、ｇ４７、ｇ４９、ｇ５０、ｇ５５、ｇ５６、ｇ５８〜６２、ｇ６３(図２１（Ｃ）の画像（Ａ）-Ｓ２０)についても同様にして、画像Ｂ内での探索の処理が行われる。
【０１５４】
したがって、最大一致位置探索部１０５により画像Ａと画像Ｂとにおいて探索される部分画像の数は、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｂの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｂの部分画像数）となる。図２１（Ａ）〜（Ｃ）の場合には、探索される部分画像の数は、探索部分画像数＝８×８＋１２×１２＝２０８である。
【０１５５】
なお、部分画像特徴値は、画像が呈する模様にも依存するので、ここで、図２０（Ａ）と図２０（Ｂ）の模様とは別の模様を呈する画像の場合を示す。図２３（Ａ）と（Ｂ）は画像Ａと画像Ｂとを示し、図２０（Ｂ）と（Ｃ）の画像Ａと画像Ｂとは別の模様を示すものであり、図２３(Ｃ)は、図２０（Ｃ)の画像Ｂとは異なる模様を呈する画像Ｃを示すものである。
【０１５６】
図２３（Ｄ）、図２３（Ｅ）および図２４（Ｆ）各々は、図２３（Ａ）、図２３（Ｂ）および図２３（Ｃ）の画像Ａ、ＢおよびＣそれぞれについて、各部分画像について特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を示すものである。
【０１５７】
図２３（Ａ）の画像Ａと図２３（Ｃ）の画像Ｃとを対象にした場合の、最大一致位置探索部１０５による探索部分画像数についても、上記と同様に、（部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｖ”である画像Ｃの部分画像数＋部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ａの部分画像数×部分画像特徴値“Ｈ”である画像Ｃの部分画像数）で計算できる。図２３（Ｄ）と図２３（Ｆ）を参照すると、探索部分画像数＝８×１２＋１２×１６＝２８８である。
【０１５８】
なお、本説明では、同じ特徴値を有する部分画像を探索対象としているが、必ずしもそうする必要はなく、照合精度の向上などを意図して、参照用部分画像特徴値が“Ｈ”の場合に取込画像用部分画像特徴値が“Ｈ”だけでなく“Ｘ”の部分領域、あるいは、参照用部分画像特徴値が“Ｖ”の場合に取込画像用部分画像特徴値が“Ｖ”だけでなく“Ｘ”の部分領域も探索対象としても良いことはいうまでもない。
【０１５９】
また、特徴値が“Ｘ”であることは対応の部分画像が縦縞とも横縞とも特定できない模様を呈しているといえ、照合速度の向上を図る場合には、最大一致位置検索部１０５による探索範囲からは“Ｘ”を示す部分領域は除くようにしてもよい。
【０１６０】
また、精度向上のために、“Ｈ”、“Ｖ”だけでなく、“Ｌ”、“Ｒ”の値を適用してもよい。
【０１６１】
＜照合対象外画像要素の判定＞
画像補正部１０４により補正処理を施され、かつ、特徴値計算部１０４５により部分画像の特徴値を計算された画像に対して、次に照合対象外画像要素判定計算処理（ステップＴ２５ｂ）が行われる。この処理は図２４のフローチャートに示される。
【０１６２】
ここでは、要素判定部１０４７の処理によって、照合対象の画像内の各部分画像は、特徴値として“Ｈ”、“Ｖ”、“Ｌ”、“Ｒ”(４値の場合)を採ると想定する。つまり、指紋センサ１００の指紋読取り面２０１上に汚れが付着している領域または指紋が置かれていない（指が置かれていない）ので画像を入力できない領域がある場合には、その領域に対応の部分画像は特徴値として基本的には“Ｘ”を取る。この特性を利用して、要素判定部１０４７は、入力画像において汚れが付着している部分領域や指紋の画像を入力できない部分領域は、照合対象外画像要素として検出（判定）する。そして検出された当該領域には特徴値‘Ｅ’を割当てるように処理をする。ここでは、画像の部分領域（部分画像）に特徴値として‘Ｅ’を割当てることは、当該部分領域（部分画像）を、照合判定部１０７による画像照合のために行なわれる最大一致位置探索部１０５の探索範囲から除外され、また類似度計算部１０６の類似度計算の対象から除外されることを指す。
【０１６３】
図２５（Ａ）〜（Ｆ）には照合対象外画像要素の判定と、照合とが模式的に示される。図２５（Ｂ）と図２５（Ｆ）は、入力画像Ｂと参照画像Ａを模式的に示したものである。参照画像Ａは、図２５（Ａ）に示されるように、縦と横について８個に等分割されることで同じ大きさと形状を有する６４個の部分画像を有する。図２５（Ａ）では、各部分画像についてはｇ１〜ｇ６４までの画像位置を指す数値が割当てされて指示される。
【０１６４】
図２５（Ｂ）の入力画像Ｂについては、縦と横の各方向につき５個に等分割されること２５個の同じ大きさと形状の部分画像を有する。２５個の部分画像については、図２０（Ａ）の位置ｇ１〜ｇ５、ｇ９〜ｇ１３、ｇ１７〜ｇ２１、ｇ２５〜ｇ２９、ｇ３３〜ｇ３７で示す位置が割当て指示される。なお、ここでは説明を簡単にするために参照画像Ａは各部分画像に特徴値としてＸおよびＥを除いた値（‘Ｈ’、‘Ｖ’、‘Ｌ’、‘Ｒ’）が算出されていると想定する。
【０１６５】
要素判定部１０４７は、図２５（Ｂ）の入力画像Ｂに対応する各部分画像の特徴値計算部１０４５により算出された特徴値を、取込画像用部分画像特徴値計算結果メモリ１０２５から計算用メモリ１０２２に読出す。読出した状態が模式的に図２５（Ｃ）に示される（図２４のステップSS001）。
【０１６６】
要素判定部１０４７は、次に、計算用メモリ１０２２の図２５（Ｃ）の各部分画像の特徴値を、部分画像位置を指す数値の昇順に検索することにより、照合対象外に画像要素を検出する（図２４のステップSS002）。ここでは、検索する過程において、特徴値として“Ｘ”をとる部分画像を検出した場合には、当該部分画像に隣接する部分画像の特徴値を検索する。検索結果、当該部分画像の縦方向（Ｙ軸に従う方向）、横方向（Ｘ軸に従う方向）、斜め方向（Ｘ軸またはＹ軸に対して４５度の傾きを持った軸に従う方向）の少なくともいずれか１方向に隣接して、‘Ｘ’を指す特徴値を有する部分画像が検出された場合には、当該部分画像と検出された隣接の部分画像との組を照合対象外画像要素として検出（判定）する。
【０１６７】
具体的には、計算用メモリ１０２２に格納されている図２５（Ｃ）の入力画像Ｂの部分画像ｇ１から順にｇ２、ｇ３、ｇ４、ｇ５、ｇ９、…ｇ１３、ｇ１７・・・と特徴値を検索する。検索の過程において、特徴値が“Ｘ”あるいは“Ｅ”を指す部分画像を検出すると、当該部分画像の上、下、左、右、右上、右下、左上、左下のそれぞれに隣接する全ての部分画像について特徴値を検索する。検索の結果、隣接する部分画像において“Ｘ”を指す特徴値が検索できた場合には、計算用メモリ１０２２において検索された“Ｘ”を“Ｅ”に書換える(図２４のステップSS00３）。このようにして、入力画像Ｂの全ての部分画像についての検索が終了すると、画像Ｂの各部分画像の特徴値は図２５（Ｃ）から図２５（Ｄ）のように更新される。更新後の各部分画像の値は、取込画像特徴値メモリ１０２５に格納される。
【０１６８】
この書換えの一例を説明する。図２５（Ｃ）を参照すると、ｇ１の部分画像から順に特徴値を検索していくと、ｇ２８の部分画像を検索した場合に初めて‘Ｘ’の特徴値を有する部分画像が検出される。ｇ２８の部分画像に隣接する全ての部分画像の特徴値を検索すると、隣接するｇ２９、ｇ３６およびｇ３７の部分画像の特徴値は‘Ｘ’であることが検出されるので、検出結果に基づき、計算用メモリ１０２２におけるｇ２８、ｇ２９、ｇ３６およびｇ３７の部分画像の特徴値‘Ｘ’を、図２５（Ｄ）に示すように‘Ｅ’に更新する（書換える）。
【０１６９】
尚、ここでは、入力画像Ｂにおいて、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像が縦方向、横方向、斜め方向の少なくともいずれか１方向に２個以上連続して構成される部分領域は、照合対象外画像要素と判定しているが、判定の基準はこれに限るものではない。たとえば、特徴値として“Ｘ”を有する部分画像そのものを照合対象外画像要素と判定しても良いし、その他の組み合わせを取っても良い。
【０１７０】
＜類似度計算および照合判定＞
次に、要素判定部１０４７による照合対象外画像要素判定の結果を考慮した、最大一致位置探索と、探索の結果に基づく類似度計算の処理（図４のステップＴ３）について図２２のフローチャートに従って説明する。ここでは、画像Ａ内の部分画像（部分領域）の総数を変数ｎで示す。最大一致位置探索および類似度計算は、図２５（Ａ）の参照画像Ａの各部分画像と、図２５（Ｅ）の判定された照合対象外要素が除かれた画像Ｂを対象にして行なわれる。
【０１７１】
要素判定部１０４７による判定が終了すると、制御部１０８は最大一致位置探索部１０５へテンプレートマッチング開始信号を送り、テンプレートマッチング終了信号を受信するまで待機する。
【０１７２】
最大一致位置探索部１０５では、テンプレートマッチング開始信号を受信すると、ステップＳ００１からステップＳ００７に示されるようなテンプレートマッチング処理が開始される。ステップＳ００１ではカウンタの変数ｉの値を１に初期化する。ステップＳ００２では、参照画像Ａの部分画像Ｒｉとして規定される部分領域の画像をテンプレートマッチングに用いるテンプレートとして設定する。
【０１７３】
ステップＳ００２５では、最大一致位置探索部１０５は、参照画像特徴値メモリ１０２４を検索して、テンプレートの部分画像Ｒｉの特徴値ＣＲｉを読出す。
【０１７４】
ステップＳ００３ではステップＳ００２で設定したテンプレートに対し、画像Ｂ内で最も一致度の高い、つまり画像Ｂ内のデータが最も一致する場所を探索する。この探索では、特徴値が“Ｅ”でない画像Ｂの部分画像に限定して次の計算を行なう。
【０１７５】
テンプレートとして用いる矩形状の部分画像Ｒｉの左上の角を基準とした座標（ｘ、ｙ）の画素濃度をＲｉ（ｘ、ｙ）とし、画像Ｂの左上の角を基準とした座標（ｓ、ｔ）の画素濃度をＢ（ｓ、ｔ）とし、部分画像Ｒｉの幅をｗ、高さをｈとし、また、画像ＡとＢの各画素の取りうる最大濃度をＶ０とした場合に、画像Ｂにおける座標（ｓ、ｔ）での一致度Ｃｉ（ｓ、ｔ）を、たとえば以下の（式１）に従い、各画素の濃度差を元に計算する。
【０１７６】
【数１】
2007323432.tif 000003
【０１７７】
画像Ｂ内において座標（ｓ、ｔ）を順次更新して、更新する毎に更新後の座標（ｓ、ｔ）における一致度Ｃ（ｓ、ｔ）を計算する。算出された一致度Ｃ（ｓ，ｔ）の中で最も大きい値に対応の画像Ｂ内の位置が、部分画像Ｒｉと最も一致度が高いとし、画像Ｂ内のその位置での部分領域の画像を部分領域Ｍｉとする。そして、その位置に対応の一致度Ｃ（ｓ，ｔ）を最大一致度Ｃｉｍａｘに設定する。
【０１７８】
ステップＳ００４では、最大一致度Ｃｉｍａｘをメモリ１０２の所定アドレスに記憶する。ステップＳ００５では、移動ベクトルＶｉを以下の（式２）に従い算出し、算出した移動ベクトルＶｉをメモリ１０２の所定アドレスに格納する。
【０１７９】
ここで、上述のように、画像Ａ内の位置Ｐに対応の部分画像Ｒｉに基づいて、画像Ｂ内をスキャン（探索）して、その結果、部分画像Ｒｉと最も一致度が高い位置Ｍの部分領域Ｍｉが検出された場合には、位置Ｐから位置Ｍへの方向ベクトルを、移動ベクトルＶｉと呼ぶ。指紋センサ１００の指紋読取り面２０１における指の置かれ方は一様でないことから、移動ベクトルＶｉは、一方の画像、たとえば画像Ａを基準にすると他方の画像Ｂは移動したように見えることを指している。移動ベクトルＶｉは方向と距離を指すので、移動ベクトルＶｉにより画像Ａの部分画像Ｒｉと画像Ｂの部分領域Ｍｉとの位置関係が定量化して示される。
【０１８０】
Ｖｉ＝（Ｖｉｘ、Ｖｉｙ）＝（Ｍｉｘ−Ｒｉｘ、Ｍｉｙ−Ｒｉｙ）…（式２）
（式２）で、変数ＲｉｘとＲｉｙは部分画像Ｒｉの基準位置のｘ座標とｙ座標の値を指し、たとえば画像Ａ内における部分画像Ｒｉの左上角の座標に対応する。また変数ＭｉｘとＭｉｙは、部分領域Ｍｉを探索することにより算出された最大一致度Ｃｉｍａｘに対応の位置を指すｘ座標とｙ座標を示す。たとえば画像Ｂ内におけるマッチングした位置での部分領域Ｍｉの左上角の座標に対応する。
【０１８１】
ステップ００６ではカウンタ変数ｉの値と変数ｎの値をとを比較して、比較結果に基づき、カウンタ変数ｉの値が変数ｎが示す値未満であるか否かを判定し、変数ｉの値が変数数ｎの値未満と判定されると処理をＳ００７に移り、そうでなければ処理はＳ００８に移る。
【０１８２】
ステップＳ００７では変数ｉの値に１加える。以降、変数ｉの値が変数ｎの値未満を指すと判定される間は、ステップＳ００２からＳ００７を繰返し行ない、画像Ａのすべての部分画像Ｒｉに関し、当該部分画像Ｒｉについて参照画像特徴値メモリ１０２４を検索して読出した対応する特徴値ＣＲｉと、同じ値を特徴値ＣＭとして有する画像Ｂの部分領域に限定してテンプレートマッチングを行ない、それぞれの部分画像Ｒｉの最大一致度Ｃｉｍａｘと、移動ベクトルＶｉとを計算していく。
【０１８３】
最大一致位置探索部１０５は上記のように順次計算されるすべての部分画像Ｒｉに関する最大一致度Ｃｉｍａｘと移動ベクトルＶｉとをメモリ１０２の所定アドレスに格納したのち、テンプレートマッチング終了信号を制御部１０８に送り、処理を終了する。
【０１８４】
続いて制御部１０８は類似度計算部１０６に類似度計算開始信号を送り、類似度計算終了信号を受信するまで待機する。類似度計算部１０６は、メモリ１０２に格納されているテンプレートマッチングで得られた各部分画像Ｒｉの移動ベクトルＶｉや最大一致度Ｃｉｍａｘなどの情報を用いて、図２２のステップＳ００８からステップＳ０２０に示される処理を行ない類似度計算を行なう。
【０１８５】
ステップＳ００８では類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）の値を０に初期化する。ここで類似度Ｐ（Ａ、Ｂ）は、画像Ａと画像Ｂの類似度を格納する変数を指す。ステップＳ００９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値を１に初期化する。ステップＳ０１０では、基準とする移動ベクトルＶｉに関する類似度Ｐｉの値を０に初期化する。ステップＳ０１１では、移動ベクトルＶｊのインデックスｊを１に初期化する。ステップＳ０１２では、基準移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊとのベクトル差ｄＶｉｊを以下の（式３）に従い計算する。
【０１８６】
ｄＶｉｊ＝｜Ｖｉ−Ｖｊ｜＝ｓｑｒｔ（（Ｖｉｘ−Ｖｊｘ）＾２＋（Ｖｉｙ−Ｖｊｙ）＾２）…（式３）
ここで、変数ＶｉｘとＶｉｙは移動ベクトルＶｉのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ＶｊｘとＶｊｙは移動ベクトルＶｊのｘ方向成分とｙ方向成分を示し、変数ｓｑｒｔ（Ｘ）はＸの平方根、Ｘ＾２はＸの二乗を計算する計算式である。
【０１８７】
ステップＳ０１３では、移動ベクトルＶｉとＶｊのベクトル差ｄＶｉｊの値と、定数εが示す閾値と比較し、比較結果に基づき、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一の移動ベクトルとみなすことが可能かを判断する。判断結果が、ベクトル差ｄＶｉｊの値が定数εが指す閾値（ベクトル差分）より小さいことを指す場合には、移動ベクトルＶｉと移動ベクトルＶｊが実質的に同一と見なされると判定されて、処理をステップＳ０１４に移行するが、逆に定数εの値以上であることを指す場合には、両方のベクトルは実質的に同一とは見なされないと判定されて、処理はステップＳ０１５に移行する。ステップＳ０１４では類似度Ｐｉの値を以下の（式４）〜（式６）に従い増加させる。
【０１８８】
Ｐｉ＝Ｐｉ＋α…（式４）
α＝１…（式５）
α＝Ｃｊｍａｘ…（式６）
（式４）における変数αは類似度Ｐｉを増加させる値である。（式５）のようにα＝１とした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域の個数となる。また、（式６）のようにα＝Ｃｊｍａｘとした場合には、類似度Ｐｉは基準とした移動ベクトルＶｉと同一の移動ベクトルを持つ部分領域に関するテンプレートマッチング時の最大一致度の総和となる。またベクトル差ｄＶｉｊの大きさに応じて変数αの値を小さくするなどしても構わない。
【０１８９】
ステップＳ０１５はインデックスｊの値が変数ｎの値より小さいかどうかを判定する。判定結果、インデックスｊの値が変数ｎが示す部分領域の総個数より小さい場合は、処理をステップＳ０１６に移し、総個数以上である場合には処理をステップＳ０１７に移す。ステップＳ０１６ではインデックスｊの値を１増加させる。ステップＳ０１０からステップＳ０１６の処理により、基準とした移動ベクトルＶｉに関して、同じ移動ベクトルを持つと判定される部分領域の情報を用いた類似度Ｐｉが計算される。ステップＳ０１７では移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉと変数Ｐ（Ａ、Ｂ）との値の比較を行ない、比較結果、類似度Ｐｉの値が現在までの最大の類似度（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）より大きければ、処理をＳ０１８に移し、以下であれば処理をＳ０１９に移す。
【０１９０】
ステップＳ０１８では、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）に移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉの値を設定する。ステップＳ０１７、Ｓ０１８では、移動ベクトルＶｉを基準とした場合の類似度Ｐｉが、この時点までに計算された他の移動ベクトルを基準にした場合の類似度の最大値（変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値）と比べて大きい場合には、基準としている移動ベクトルＶｉが現在までのインデックスｉの中で最も基準として正当であるとしている。
【０１９１】
ステップＳ０１９では基準とする移動ベクトルＶｉのインデックスｉの値と部分領域の個数（変数ｎの値）を比較する。インデックスｉの値が部分領域の個数より小さければ処理をステップＳ０２０に移す。ステップＳ０２０ではインデックスｉを１増加させる。
【０１９２】
ステップＳ００８からステップＳ０２０により、画像Ａと画像Ｂにおける類似度が変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値として計算される。類似度計算部１０６は上記のように計算した変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値をメモリ１０２の所定アドレスに格納し、制御部１０８へ類似度計算終了信号を送り、処理を終了する。
【０１９３】
続いて制御部１０８は照合判定部１０７に照合判定開始信号を送り、照合判定終了信号を受信するまで待機する。照合判定部１０７は照合し判定する（ステップＴ４）。具体的には、メモリ１０２に格納された変数Ｐ（Ａ、Ｂ）の値で示される類似度と予め定められた照合閾値Ｔとを比較する。比較結果、変数Ｐ（Ａ、Ｂ）≧Ｔならば画像Ａと画像Ｂは同一指紋から採取されたものと判定しメモリ１０２の所定アドレスへ照合結果として‘一致’を示す値、たとえば‘１’を書込み、そうでなければ異なる指紋から採取されたものと判定し、メモリ１０２、即ち、計算用メモリ１０２２の所定アドレスへ照合結果として‘不一致’を示す値、たとえば‘０’を書込む。その後、制御部１０８へ照合判定終了信号を送り処理を終了する。
【０１９４】
最後に制御部１０８がメモリ１０２に格納された照合結果をディスプレイ６１０またはプリンタ６９０を介して出力して（ステップＴ４）、画像照合を終了する。
【０１９５】
本実施の形態では、画像ＡとＢはともに画像入力部１０１により入力されたものを用いたが、次のようにしてもよい。つまり、メモリ１０２に、画像Ａの複数の部分画像Ｒｉを予め登録しておく登録画像記憶部を備えるようにして、照合処理部１１は、画像Ａの部分画像Ｒｉを登録画像記憶部から読出すようにして、画像Ｂは画像入力部１０１により入力するようにしてもよい。
【０１９６】
本実施の形態において、画像補正部１０４、特徴値計算部１０４５、要素判定部１０４７、最大一致位置探索部１０５、類似度計算部１０６、照合判定部１０７および制御部１０８のすべてあるいは一部は処理手順をプログラムとして記憶させたメモリ６２４などのＲＯＭとそれを実行するためのＣＰＵ６２２などの演算処理装置を用いて構成してもよい。
【０１９７】
＜実施の形態による効果＞
ここで、本実施の形態による照合処理の具体例ならびにそれによる効果を示す。
【０１９８】
図２０(Ｂ)に示す様な汚れが付着した指紋画像を入力画像Ｂとした場合、そのまま図２０（Ｆ）で示す参照画像Ａと照合を行ったとすれば、図２０(Ｂ)を構成する２５個の部分画像の内、図２０（Ｆ）で示す参照画像Ａとマッチする割合は、(２５−４)／２５＝０．８４となる。ここで‘４’は、汚れに由来し部分画像特徴値として”Ｘ”として判定されている図２０(Ｃ)の４個の部分画像に対応している。
【０１９９】
ここで、入力画像Ｂの部分画像について、参照画像Ａとマッチする割合が９０％(０．９)以上でなければならないと想定すれば、図２０（Ｃ）の特徴値を有する画像Ｂをそのまま照合に用いた場合には、照合結果は‘不一致’となる。
【０２００】
一方、本実施の形態の要素判定部１０４７によって予め、汚れに対応の部分領域は照合対象から外す画像要素と指定されるので、画像Ｂと画像Ａの照合は、照合対象外の画像要素が指定された図２０（Ｅ）の照合画像と図２０(Ｆ)で示す参照画像Ａとの照合処理となる。したがって、マッチする割合は、(２５−４)／(２５−４)＝１となり、照合結果は‘一致’を指すことになる。
【０２０１】
このように、本実施の形態においては、従来の技術において必要であった指紋照合処理の前に、指紋センサの指紋読取り面の汚れの有無を調べる処理を省略できる。また、指紋読取り面２０２全体から読取った画像から直接に汚れを検出するのではなく、部分画像について取得された情報（‘Ｘ’の特徴値を有すると判定された部分画像）に従い汚れなどを検出している。したがって、特徴値計算部１０４５による特徴値として‘Ｘ’を算出する基準を、求められるマッチングの割合に応じて可変に変更することで、実用上支障のない汚れの位置/大きさであれば清掃を要求することなく照合処理を継続することが可能となる。その結果、単位時間当たりの多くの画像を処理することができる。また、汚れの付着が原因となり指紋の再度入力が要求される、また汚れ除去の清掃が要求されることによる利用者の利便性が損なわれる事態を防止できる。
【０２０２】
（実施の形態２）
以上説明した画像照合のための処理機能は、プログラムで実現される。本実施の形態２では、このプログラムはコンピュータで読取可能な記録媒体に格納される。
【０２０３】
本実施の形態２では、この記録媒体として、図２に示されているコンピュータで処理が行なわれるために必要なメモリ、たとえばメモリ６２４のようなそのものがプログラムメディアであってもよいし、また該コンピュータの外部記憶装置に着脱自在に装着されて、そこに記録されたプログラムが該外部記憶装置を介して読取り可能な記録媒体であってもよい。このような外部記憶装置としては、磁気テープ装置（図示せず）、ＦＤ駆動装置６３０およびＣＤ−ＲＯＭ駆動装置６４０などであり、該記録媒体としては磁気テープ（図示せず）、ＦＤ６３２およびＣＤ−ＲＯＭ６４２などである。いずれの場合においても、各記録媒体に記録されているプログラムはＣＰＵ６２２がアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムが該記録媒体から一旦読出されて図２の所定のプログラム記憶エリア、たとえばメモリ６２４のプログラム記憶エリアにロードされて、ＣＰＵ６２２により読出されて実行される方式であってもよい。このロード用のプログラムは、予め当該コンピュータに格納されているものとする。
【０２０４】
ここで、上述の記録媒体はコンピュータ本体と分離可能に構成される。このような記録媒体としては、固定的にプログラムを担持する媒体が適用可能である。具体的には、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、ＦＤ６３２や固定ディスク６２６などの磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ６４２／ＭＯ（Magnetic  Optical Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile  Disc）などの光ディスクのディスク系、ＩＣカード（メモ
リカードを含む）／光カードなどのカード系、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable  and Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically ＥＰＲＯＭ)、フラッシュＲＯＭなどによる半導体メモリが適用可能である。
【０２０５】
また、図２のコンピュータはインターネットを含む通信ネットワーク３００と通信接続可能な構成が採用されているから、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされて流動的にプログラムを担持する記録媒体であってもよい。なお、通信ネットワーク３００からプログラムがダウンロードされる場合には、ダウンロード用プログラムは予め当該コンピュータ本体に格納されていてもよく、あるいは別の記録媒体から予め当該コンピュータ本体にインストールされてもよい。
【０２０６】
なお記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであって
もよい。
【０２０７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０２０８】
【図１】本発明の実施の形態の画像照合装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の画像照合装置が搭載されるコンピュータの構成図である。
【図３】本発明の実施の形態による指紋センサの構成図である。
【図４】本発明の実施の形態による照合処理のフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態による３種類の特徴値を算出するための画像の画素について説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態による３種類の特徴値を算出するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態による水平方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態による垂直方向の最大連続黒画素数を求める処理のフローチャートである。
【図９】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１０】（Ａ）〜（Ｃ）本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態による部分画像の左右にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態による部分画像の上下にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態による部分画像を元に上下、左右にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理のフローチャートである。
【図１４】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による画像特徴値計算処理の概要を示す図である。
【図１５】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートと参照する部分画像を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態による部分画像の右斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理フローチャートである。
【図１７】本発明の実施の形態による部分画像の左斜め方向にずらしたときの増加量を求める処理のフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態による部分画像を元に左斜め方向と、右斜め方向にずらした画像と元の部分画像との画素値の差分を求める処理フローチャートである。
【図１９】本発明の実施の形態による部分画像特徴値計算処理のフローチャートである。
【図２０】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２１】（Ａ）〜（Ｃ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２２】本発明の実施の形態による最大一致位置探索と類似度計算の処理フローチャートである。
【図２３】（Ａ）〜（Ｆ）は本発明の実施の形態による照合処理の具体例を説明するための図である。
【図２４】本発明の実施の形態による照合対象外要素の判定の処理フローチャートである。
【図２５】（Ａ）〜（Ｆ）は、本発明の実施の形態による照合対象外要素を考慮した照合の手順を概略的に示す図である。
【符号の説明】
【０２０９】
１  画像照合装置、１１  照合処理部、１０１  画像入力部、１０２  メモリ、１０４  画像補正部、１０４５  部分画像特徴値計算部、１０４７  照合対象外画像要素判定部、１０５  最大一致位置探索部、１０６  移動ベクトルに基づく類似度計算部、１０７  照合判定部、１０８  制御部、Ａ  参照画像、Ｂ  入力画像、Ｒｉ  部分画像。
【図１】
2007323432.tif 000004
【図２】
2007323432.tif 000005
【図３】
2007323432.tif 000006
【図４】
2007323432.tif 000007
【図５】
2007323432.tif 000008
【図６】
2007323432.tif 000009
【図７】
2007323432.tif 000010
【図８】
2007323432.tif 000011
【図９】
2007323432.tif 000012
【図１０】
2007323432.tif 000013
【図１１】
2007323432.tif 000014
【図１２】
2007323432.tif 000015
【図１３】
2007323432.tif 000016
【図１４】
2007323432.tif 000017
【図１５】
2007323432.tif 000018
【図１６】
2007323432.tif 000019
【図１７】
2007323432.tif 000020
【図１８】
2007323432.tif 000021
【図１９】
2007323432.tif 000022
【図２０】
2007323432.tif 000023
【図２１】
2007323432.tif 000024
【図２２】
2007323432.tif 000025
【図２３】
2007323432.tif 000026
【図２４】
2007323432.tif 000027
【図２５】
2007323432.tif 000028
【手続補正書】
【提出日】平成19年8月30日(2007.8.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１０】
画像を入力する画像入力部と、
予め登録される複数の前記部分領域の画像を記憶する登録画像記憶部とをさらに備え、
前記第１画像の前記部分画像は前記登録画像記憶部から読出されて、前記他方画像は前記画像入力部により入力される、請求項６に記載の画像照合装置。